Implémenter la Recherche Vectorielle sur Gally
Introduction
Dans le monde en évolution rapide de l’e-commerce, la capacité à fournir des résultats de recherche pertinents est primordiale pour le succès. Alors que les plateformes en ligne continuent d’élargir leurs offres de produits, s’assurer que les clients peuvent facilement trouver ce qu’ils recherchent devient de plus en plus difficile.
Reconnaissant ce besoin de capacités de recherche améliorées, Gally s’est lancé dans une aventure pour révolutionner son moteur de recherche.
Aperçu de l’importance de la pertinence de la recherche en l‘e-commerce
Une fonctionnalité de recherche efficace n’est pas simplement une commodité pour les utilisateurs ; c’est un facteur essentiel qui a un impact direct sur les taux de conversion, la satisfaction client et, au final, le succès commercial. À une époque où les consommateurs exigent un accès instantané aux produits qu’ils désirent, la pertinence des résultats de recherche peut faire ou défaire une expérience d’achat en ligne. Gally comprend cette vérité fondamentale et s’est engagé à offrir une expérience de recherche inégalée à ses utilisateurs.
Introduction à l’implémentation de la technologie de recherche vectorielle par Gally
Dans sa quête pour élever la pertinence de la recherche à de nouveaux sommets, Gally a pris la décision stratégique d’implémenter la technologie de recherche vectorielle. Cette approche de pointe exploite des algorithmes avancés et des techniques d’apprentissage automatique pour comprendre le contexte sémantique des requêtes de recherche et les faire correspondre avec les produits les plus pertinents en temps réel. En adoptant la technologie de recherche vectorielle, Gally vise non seulement à satisfaire, mais à dépasser les attentes de sa base d’utilisateurs exigeante.
Restez à l’écoute alors que nous allons explorer plus profondément le monde de la technologie de recherche vectorielle et examiner comment l’implémentation de Gally est sur le point de redéfinir l’expérience de recherche dans l’e-commerce.
Comprendre la Recherche Vectorielle
Explication des Représentations Vectorielles (dites Embeddings)
La recherche vectorielle représente une approche de recherche sophistiquée dans laquelle les données sont traduites en vecteurs multidimensionnels, encapsulant efficacement les connexions sémantiques.
Dans cette méthode, chaque document ou article est transformé en un vecteur au sein d’un espace multidimensionnel, conservant ainsi les informations contextuelles et les nuances subtiles.
Cette technique avancée offre aux utilisateurs plus que de simples résultats de correspondance par mots-clés ; elle fournit le contexte et la signification derrière leurs requêtes, la distinguant des mécanismes de recherche conventionnels. Contrairement aux recherches traditionnelles en texte intégral, qui reposent sur des correspondances textuelles exactes, les représentations vectorielles capturent la signification sémantique des données (en calculant la similarité entre les vecteurs), ce qui donne des résultats plus précis et contextuellement pertinents. Largement utilisée dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) et les systèmes de recommandation, la recherche vectorielle est à l’avant-garde de la révolution de la façon dont nous accédons et interagissons avec l’information.
Rôle des Grands Modèles de Langage (LLMs)
Au cœur de la recherche vectorielle se trouve l’utilisation des Grands Modèles de Langage (LLMs). Ces modèles sophistiqués, entraînés sur de vastes quantités de données textuelles, possèdent une compréhension profonde de la sémantique et du contexte du langage.
En exploitant les capacités des LLMs, les algorithmes de recherche vectorielle peuvent analyser les requêtes de recherche et les descriptions de produits pour identifier des relations sémantiques subtiles et déduire avec précision l’intention de l’utilisateur.
Capacités en Recherche Sémantique
La technologie de recherche vectorielle permet aux solutions de Découverte de Produits comme Gally de dépasser la correspondance traditionnelle par mots-clés et d’adopter la recherche sémantique. La recherche sémantique va au-delà des similarités textuelles de surface et considère la signification et le contexte sous-jacents des requêtes de recherche. Cela permet d’obtenir des résultats de recherche plus précis et pertinents, même lorsque les termes exacts ne correspondent pas.
En comprenant les nuances complexes de la sémantique du langage, les algorithmes de recherche vectorielle peuvent fournir des résultats de recherche qui correspondent étroitement à l’intention de l’utilisateur, menant à une expérience de recherche plus satisfaisante et efficace. Dans le prochain chapitre, nous allons nous pencher sur le processus d’implémentation de la recherche vectorielle chez Gally et explorer comment elle améliore la fonctionnalité de recherche pour les utilisateurs.
Le Processus d’Implémentation
Définir les données importantes
La première étape pour calculer les embeddings sur les données du catalogue est de choisir avec soin les champs que nous souhaitons utiliser pour le calcul. La meilleure entrée pour qu’un LLM calcule un vecteur est un texte qui contient les données les plus importantes du produit. Ainsi, à cette étape, nous souhaitons assembler les données de divers champs de produits pour construire ce texte que nous enverrons au modèle.
Les marchands savent mieux que quiconque quels champs de leur catalogue contiennent les informations sémantiques les plus importantes pour alimenter les embeddings.
Grâce à la facilité d’utilisation du Back-Office Gally, ils peuvent cocher facilement quel champ doit être utilisé pour calculer une représentation vectorielle. Plus que cela, Gally leur permet de construire une pré-invite (pre-prompt) qui enrichira encore plus les données utilisées pour le calcul.
S’il existe un champ appelé « Niveau de randonnée » qui peut contenir « débutant, intermédiaire, avancé », il peut être utile d’ajouter une invite à ce champ qui indiquera au moteur quelque chose comme : « Ce produit est recommandé pour les randonneurs %s », permettant au moteur de savoir que ce produit est fait pour la randonnée et est dédié à un niveau particulier de randonneurs. Bien sûr, cela est moins nécessaire pour les champs contenant une énorme quantité de texte comme la description du produit.
Indexation des Données avec les Représentations Vectorielles
Comme vu précédemment, le fondement de la recherche vectorielle réside dans la création de représentations vectorielles pour chaque point de données du catalogue d’e-commerce.
Une fois que nous avons défini les champs qui seront utilisés pour générer les embeddings, il est temps de les faire calculer.
La première étape consiste à choisir le modèle qui sera utilisé pour la phase de calcul. Gally permet à l’utilisateur d’utiliser :
• une multitude de modèles déjà disponibles en tant que modèles pré-entraînés avec OpenSearch : MiniLM, Distilbert, Mpnet…
• tout autre modèle disponible s’il correspond aux exigences du format OpenSearch (PyTorch ou ONNX).
Dans un avenir proche, Gally permettra également d’utiliser des modèles externes comme OpenAI, SageMaker, Claude, Mistral, etc…
Le modèle choisi construira ensuite une représentation vectorielle de chaque donnée de produit et la stockera dans l’index Opensearch pour une utilisation ultérieure.
Traitement des Requêtes et Récupération
La même logique sera utilisée pour la requête posée par l’utilisateur final. Cette requête sera calculée en une représentation vectorielle par le même modèle que celui utilisé pendant la phase d’indexation.
Par conséquent, lors d’une recherche, l’opération en arrière-plan implique la comparaison de la similarité des embeddings plutôt que des données textuelles brutes.
La similarité entre les embeddings est calculée avec un algorithme dédié à cela, comme le KNN.
KNN, ou k-nearest neighbors (k plus proches voisins), est un algorithme d’apprentissage automatique utilisé pour les tâches de classification et de régression. Il fonctionne en trouvant les k points de données les plus proches (la représentation vectorielle des produits) dans l’espace des fonctionnalités par rapport à un point de requête donné (la représentation vectorielle de la requête). Requête de Recherche Vectorielle
Avantages pour Gally et ses Utilisateurs
Pertinence et Précision Améliorées
En implémentant la recherche vectorielle, Gally élève significativement la pertinence et la précision des résultats de recherche. Contrairement aux recherches traditionnelles basées sur des mots-clés, qui peuvent générer de nombreux résultats non pertinents, la recherche vectorielle prend en compte le contexte sémantique des requêtes et récupère les résultats basés sur des métriques de similarité. Cela garantit que les utilisateurs se voient présenter des produits qui correspondent étroitement à leurs préférences et à leur intention, améliorant ainsi leur expérience d’achat.
Expérience de Recherche Efficace et Intuitive
Avec la recherche vectorielle, Gally rationalise le processus de recherche, le rendant plus efficace et intuitif pour les utilisateurs. En tirant parti de la compréhension sémantique et des calculs de similarité, les utilisateurs peuvent trouver des produits pertinents plus facilement et plus rapidement. Cela réduit le temps et l’effort nécessaires pour localiser les articles souhaités, ce qui se traduit par un parcours d’achat plus satisfaisant et sans friction.
Dépendance Réduite à la Configuration Manuelle
La recherche vectorielle minimise le besoin de configuration manuelle des synonymes et autres paramètres de recherche. Contrairement aux mécanismes de recherche traditionnels qui dépendent fortement du réglage manuel pour optimiser la pertinence, la recherche vectorielle automatise une grande partie de ce processus. En encodant directement les relations sémantiques dans les représentations vectorielles, Gally peut fournir des résultats précis et pertinents au niveau contextuel sans nécessiter d’intervention manuelle étendue.
Pérennité et Évolutivité
Alors que Gally continue de croître et d’évoluer, la recherche vectorielle fournit une solution pérenne qui peut s’adapter à l’élargissement du catalogue et de la base d’utilisateurs de la plateforme. En exploitant la puissance de l’apprentissage automatique et des algorithmes avancés, Gally assure que ses capacités de recherche restent robustes et efficaces face à une complexité et un volume croissants. Cette évolutivité garantit que Gally peut continuer à offrir des expériences de recherche exceptionnelles aux utilisateurs à mesure que la plateforme continue d’évoluer.
Perspectives Futures et Conclusion
Innovation Continue dans la Recherche Vectorielle
L’implémentation de la recherche vectorielle ne marque que le début du parcours de Gally vers l’avancement de la technologie de recherche. Alors que le domaine de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel continue d’évoluer, Gally reste déterminé à rester à la pointe de l’innovation. Cela inclut l’exploration de nouvelles techniques, l’affinage des algorithmes existants et l’exploitation des technologies émergentes pour améliorer davantage la pertinence, la personnalisation et l’efficacité de la recherche.
Applications Élargies au-delà de l’E-commerce
Bien que la recherche vectorielle ait déjà prouvé sa valeur dans le domaine de l’e-commerce, son potentiel s’étend bien au-delà de la recherche de produits. Gally reconnaît la polyvalence de cette technologie et son applicabilité à divers domaines, notamment la recommandation de contenu, la récupération d’informations et l’analyse de données. En exploitant les capacités de la recherche vectorielle sur différentes facettes de sa plateforme, Gally vise à offrir une expérience utilisateur unifiée et transparente sur tous les points de contact.
Donner aux Utilisateurs des Informations et des Analyses (Insights and Analytics)
En plus d’améliorer la fonctionnalité de recherche, Gally voit une opportunité de donner aux utilisateurs des informations et des analyses dérivées des données de recherche vectorielle. En analysant le comportement de recherche, les préférences et les interactions des utilisateurs, Gally peut obtenir des informations précieuses sur les tendances du marché, les préférences des clients et la demande de produits. Cette approche axée sur les données n’informe pas seulement les décisions commerciales, mais permet également à Gally d’anticiper et de répondre efficacement à l’évolution des besoins des utilisateurs.
Concentration Continue sur l’Expérience Utilisateur
Tout au long de son parcours, Gally reste inébranlable dans son engagement à donner la priorité à l’expérience utilisateur par-dessus tout. Que ce soit par des interfaces de recherche intuitives, des recommandations personnalisées ou une navigation fluide, chaque aspect de la plateforme de Gally est conçu en pensant à l’utilisateur. En sollicitant continuellement des retours, en itérant sur les fonctionnalités et en adoptant des principes de conception centrée sur l’utilisateur, Gally veille à ce que son expérience de recherche reste inégalée dans l’industrie.